- Nazwa przedmiotu:
- Metody statystyczne
- Koordynator przedmiotu:
- Prof. dr hab. inż. Jarosław Zawadzki (wykład), mgr inż. Damian Zasina (ćwiczenia).
- Status przedmiotu:
- Obowiązkowy
- Poziom kształcenia:
- Studia II stopnia
- Program:
- Inżynieria Środowiska
- Grupa przedmiotów:
- Ogólne
- Kod przedmiotu:
- 1110-ISGOD-MSP-1102
- Semestr nominalny:
- 1 / rok ak. 2016/2017
- Liczba punktów ECTS:
- 2
- Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
- 60h. Obecność na zajęciach. Prace domowe, przygotowanie się do zajęć i kolokwiów.
- Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
- 2
- Język prowadzenia zajęć:
- polski
- Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
- 1
- Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
-
- Wykład15h
- Ćwiczenia0h
- Laboratorium0h
- Projekt15h
- Lekcje komputerowe0h
- Wymagania wstępne:
- Matematyka, Fizyka, Podstawy Informatyki – studia I stopnia.
- Limit liczby studentów:
- brak
- Cel przedmiotu:
- Przedmiot ma na celu dostarczenie studentowi inżynierskiej wiedzy statystycznej umożliwiającej zrozumienie istotnej roli zjawisk i procesów losowych, które trudno jest modelować wyłącznie w oparciu o zależności przyczynowo-skutkowe, a które występują w gospodarce odpadami. Przedmiot ma dostarczyć studentowi praktyczną umiejętność posługiwania się podstawowymi metodami statystycznymi w szczególności z zakresu analizy danych empirycznych i metod ich prezentacji, analizy współzależności, metod pobierania prób do badań, w tym w ośrodkach niejednorodnych. Dodatkowo przedmiot ma na celu rozwinięcie praktycznych umiejętność planowania pomiarów i ich analizy, w tym podstawowej znajomości wybranego programu statystycznego.
- Treści kształcenia:
- Program wykładu:
Elementy statystyki opisowej: rozkłady empiryczne jednej zmiennej i sposoby ich prezentacji. Klasyczne i pozycyjne miary tendencji centralnej. Miary rozproszenia.
Miary asymetrii i koncentracji. Metody prezentacji danych. Interpretacja wyników z prób statystycznych.
Wybrane rozkłady statystyczne, ich własności i zastosowania. Standaryzacja danych.
Podstawy estymacji punktowej. Estymacja przedziałowa parametrów populacji. Konstruowanie przedziałów ufności dla średniej i wariancji.
Wyznaczanie niezbędnej liczebności próby losowej. Metody doboru próby losowej do badań, w tym w ośrodkach niejednorodnych.
Badanie statystyczne ze względu na dwie cechy. Diagramy i tablice korelacyjne. Test niezależności chi-kwadrat, współczynnik zbieżności Czuprowa.
Definicja i własności współczynnika korelacji liniowej z próby (współczynnika Pearsona). Test istotności dla współczynnika korelacji. Współczynnik korelacji rang Spearmana.
Linie regresji pierwszego i drugiego rodzaju. Zamiana niektórych przypadków nieliniowych funkcji regresji na liniowe.
Program ćwiczeń projektowych:
Wprowadzenie do pakietów statystycznych na przykładzie wybranego programu np. R, Statistica, Excel.
Wykorzystanie metod statystyki opisowej do analizy struktury wybranej próby losowej z danych z zakresu gospodarki odpadami.
Wykresy statystyczne, metody prezentacji danych w wybranym pakiecie statystycznym
Badania własności i zastosowania przykładowych rozkładów prawdopodobieństwa. Wyznaczanie wartości rozkładów prawdopodobieństwa lub funkcji gęstości oraz dystrybuanty. Obliczanie prawdopodobieństw. Dopasowywanie rozkładów.
Wyznaczanie przedziałów ufności wybranych parametrów populacji generalnej.
Podstawy pracy z tabelami rozdzielczymi. Wyznaczanie współczynnika korelacji liniowej Pearsona i Spearmana oraz omówienie ich istotności oraz innych właściwości. Skategoryzowane wykresy rozrzutu. Wyznaczanie i omówienie linii regresji I i II rodzaju.
Projekt obowiązkowy - przykład analizy statystycznej na podstawie danych związanych np. z gospodarką odpadami, badaniami zanieczyszczenia gleby, emisji zanieczyszczeń do środowiska itp. W zależności od projektu mogą być zastosowane: metody statystyki opisowej, elementy estymacji punktowej, estymacja przedziałowa parametrów populacji, wyznaczanie niezbędnej liczebności próby losowej, analiza korelacji.
- Metody oceny:
- Średnia arytmetyczna z kolokwium z wykładu i zajęć projektowych. Warunki zaliczenia ćwiczeń projektowych - zaliczenie poszczególnych zajęć. Wykonanie i obrona wybranego jednego projektu. W przypadku wykonania i obrony projektu znacznie rozszerzonego prowadzący może zwiększyć ocenę z projektu o 0.5 lub 1.
- Egzamin:
- nie
- Literatura:
- 1. J. Koronacki, J. Mielniczuk, Statystyka dla kierunków technicznych i przyrodniczych, WNT, Warszawa.
2. L.Gajek, M.Kałuszka, Wnioskowanie statystyczne, WNT, Warszawa.
3. W Krysicki i in., Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, cz. I i II, PWN, Warszawa, 2011.
4. Internetowy Podręcznik Statystyki, http://www.statsoft.pl/textbook/stathome.html
5. P. Biecek, Przewodnik po pakiecie R, Wrocław
6. J. Zawadzki, Metody geostatystyczne dla kierunków przyrodniczych i technicznych. Oficyna Wydawnicza PW.
- Witryna www przedmiotu:
- Wydziałowy System Moodle
- Uwagi:
- brak
Efekty uczenia się
Profil ogólnoakademicki - wiedza
- Efekt IS_W01, IS_W11
- Zna przedmiot, zadania statystyki oraz podstawowe definicje i pojęcia statystyczne takie jak: zjawisko masowe, jednostka, populacja statystyczna, próba losowa, cechy statystyczne, rodzaje i organizacja badań statystycznych. 2. Posiada wiedzę dotyczącą najważniejszych pojęć i twierdzeń rachunku prawdopodobieństwa oraz statystyki matematycznej takie jak zmienna losowa i jej rodzaje,funkcja gęstości i dystrybuanta, podstawowe rozkłady występujące w statystyce. Posiada wiedzę dotyczącą estymacji punktowej i przedziałowej, testowania hipotez, badań statystycznych ze względu na dwie cechy 3. Definiuje podstawowe pojęcia geostatystyki, takie jak: zmienna losowa i zregionalizowana, podstawowe momenty funkcji losowych, hipotezy stacjonarności, zarys modelowania geostatystycznego oraz podstawy metody krigingu.
Weryfikacja: Praca na zajęciach, kolokwium.
Powiązane efekty kierunkowe:
IS_W01, IS_W11
Powiązane efekty obszarowe:
T2A_W01, T2A_W04, T2A_W05, T2A_W07
Profil ogólnoakademicki - umiejętności
- Efekt IS_U03, IS_U09, IS_U10
- 1. Potrafi zinterpretować parametry statystyki opisowej związane z rozkładami empirycznymi jednej zmiennej, potrafi szacować parametry populacji metodą estymacji punktowej i przedziałowej, w szczególności przedziały ufności dla średniej, wariancji oraz dla wskaźnika struktury z wykorzystaniem niezbędnej liczebności próby losowej. 2. Potrafi weryfikować hipotezy statystyczne rozróżniając ich rodzaje i zastosowania w szczególności parametryczne i nieparametryczne testy istotności m.in. test dla wartości średniej, test dla dwóch średnich, test dla wskaźnika struktury, test dla wariancji, testy jednorodności wielu wariancji oraz najważniejsze testy zgodności: test chi-kwadrat, test zgodności lambda-Kołmogorowa, test Kołmogorowa-Smirnowa, test Shapiro-Wilka. 3. Potrafi przeprowadzić badania statystyczne ze względu na dwie cechy,wykorzystując diagramy i tablice korelacyjne, pojęcia niezależności stochastyczną i korelacyjnej, test niezależności chi-kwadrat, współczynniki zbieżności Czuprowa, korelacji Pearsona, korelacji rang Spearmana oraz wybrane miary związki cech niemierzalnych. 4. Potrafi zinterpretować wykresy rozrzutu h, semiwariancję i wariogram, oraz inne miary ciągłości przestrzennej m.in. krzyżowe wykresy rozrzutu h, semiwariancję wzajemną i wariogram wzajemny, potrafi stosować estymację punktową metodą krigingu zwyczajnego
Weryfikacja: Praca na zajęciach, kolokwium, projekt.
Powiązane efekty kierunkowe:
IS_U03, IS_U09, IS_U10
Powiązane efekty obszarowe:
T2A_U01, T2A_U07, T2A_U10, T2A_U11, T2A_U09, T2A_U10, T2A_U15, T2A_U09, T2A_U10, T2A_U12, T2A_U15
Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne
- Efekt IS_K02, IS_K06
- 1. Rozumie specyfikę metod statystycznych środowiska przyrodniczego i złożonych relacji występujące w badaniach statystycznych środowiska. 2. Potrafi przeprowadzić wybrane badania statystyczne i geostatystyczne, mając świadomość ich rangi oraz skutków społecznych wyników analiz
Weryfikacja: Dyskusje na zajęciach.
Powiązane efekty kierunkowe:
IS_K02, IS_K06
Powiązane efekty obszarowe:
T2A_K02, T2A_K07